一、數據庫性能瓶頸-IO瓶頸 第一種：磁盤讀IO瓶頸，熱點數據太多，數據庫緩存放不下，每次查詢會產生大量的IO，降低查詢速度 第二種：網絡IO瓶頸，請求的數據太多，網絡帶寬不夠 二、數據庫性能瓶頸-CPU瓶頸 第一種：SQl問題：如SQL中
數據庫的優化方案核心本質有三種：減少數據量、用空間換性能、選擇合適的存儲系統，這也對應了開篇講解的慢的三個原因：數據總量、高負載、查找的時間複雜度。 一、減少數據量 數據序列化存儲、數據歸檔、中間表生成、分庫分表。 二、用空間換性能
前言 其實想到這個標題，是看了一本書 -《重新理解創業》，易道前創始人周航寫的一本關於創業反思的書，我覺得這本書第一章節就很有意思。他這本書第一章標題：重新理解戰略。 一想到公司戰略，就覺得很高大上，而且對於基層員工來說是遙不可及的事情。於
連接字符串 server=localhost;port=3306;database=xcgdb;uid=root;pwd=root;charset=utf8mb4;collation=utf8mb4_general_ci;
1、Funnel （漏斗），Funnel是 NiFi 組件，用於將多個連接中的數據合併到一個連接中。 使用場景：nifi中的Funnel組件用於合併多個數據流並將它們傳遞到下游處理器。它可以將來自不同來源的數據流合併到一個數據流中，方便後續
【視頻版】 https://www.bilibili.com/video/BV1Kb421Y7v9 【前言】 2020年初，uCOS全家桶宣佈免費後，其Github上uCOS-III更新過兩個小版本，uCOS-II僅更新了一次，後面就一直
1052. 愛生氣的書店老闆 有一個書店老闆，他的書店開了 n 分鐘。每分鐘都有一些顧客進入這家商店。給定一個長度爲 n 的整數數組 customers ，其中 customers[i] 是在第 i 分鐘開始時進入商店的顧客數量，所有這些顧
大家好，我是Python進階者。 一、前言 前幾天在Python白銀交流羣【王者級混子】問了一個Python網絡爬蟲的問題。問題如下：有沒有大佬知道這種數據應該怎麼抓取呀？我鼠標移到上面纔會出現的數據。 二、實現過程 這裏【Crazy】和
一不小心 又踩坑了。 # 拉取 mysql 鏡像 docker pull mysql 修改 docker-compose.yml ，創建一個 mysql 的容器，跟隨系統啓動 這是我的 docker-compose.yml 文
把一些常用的shell寫到腳本，不用每次都 複製粘貼 一堆命令 1.查看 某個容器ip地址. 腳本名稱是 showdockerip.sh. 賦予腳本文件755權限， 直接 sh showdockerip.sh 就可以運行腳本了，根據
這是我的 docker-compose.yml 文件 version: '2.x' services: myNginx: image: nginx restart: always myRedis: im
查看 henry 用戶的權限 ： SHOW GRANTS FOR 'henry'@'%'; 授予 henry 用戶 某個數據庫 （比如 henrydockerdb 數據庫）的權限： GRANT ALL PRIVILEGES ON
Getway實現nacos註冊及服務轉發 首先創建一個module——kiba-getway，如下圖： 我們新建的項目缺少resources文件夾，打開project structure——moudules，右鍵java，創建文件夾，如下
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預備知識 2.1 數據操作 import torch x = torch.arange(12) print(x.shape) print(torch.Size(x)) print(x.numel()) X = x.reshape(
